💻 コンピュータサイエンス
A reusable benchmark for machine-learning prediction of concrete placement productivity loss
本論文は、コンクリート打設の生産性低下を予測する機械学習モデルを評価するための再利用可能な合成ベンチマークを導入するものであり、現在の有能なモデルが深刻な損失を十分に捉えられていないことを明らかにし、標準化された現場検証済みの評価プロトコルの必要性を強調している。
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cs
4092 件の論文
💻 コンピュータサイエンス
Early Detection of Schizophrenia Using EEG Signals Based on CNN and CNN–LSTM Deep Learning Models
本研究は、ハイブリッドなCNN–LSTMディープラーニングモデルが、安静時脳波信号から統合失調症を検出するにおいてスタンドアロンのCNNを大幅に上回り、92.03%の精度を達成したことを示しており、客観的な診断における時系列シーケンス学習を統合することの価値を強調している。
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Tri-Modal Contrastive Binary Analysis via Opcode Transformers, Control Flow Graph Isomorphism Networks, and System Call Embeddings: A Systematic Review of Zero-Day Malware Detection Frameworks
本系統的レビューは、高度なコード難読化にもかかわらず98.5%を超える堅牢な検出精度を達成するために、opcode Transformer、制御フローグラフ同型ネットワーク、およびシステムコール埋め込みを統合する「Tri-Modal Contrastive Binary Analysis」フレームワークを提案することにより、ゼロデイマルウェア検出における最近の進展を統合するものである。
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TPCT: Topology-aware Point Cloud Transformer for Geometrically Complex Feature Recognition
本論文では、B-rep CADモデル内の複雑な幾何学的特徴の認識において最先端の精度を達成するために、幾何学的および双対グラフ的なトポロジー的特徴を面積適応型サンプリングと統合した、新しいトポロジー認識型TransformerフレームワークであるTPCTを提案する。
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Grey Wolf Optimizer-Based Feature Selection with Mutual Information Refinement for Machine Learning-Based Bot Detection on Social Media
本研究は、ソーシャルメディアのボット検出のための特徴空間を効果的に削減するために、相互情報量によって洗練されたグレイウルフ最適化ベースの特徴選択フレームワークを提案し、8,386のアカウントのデータセットにおいてXGBoostを用いた98.87%の分類精度を達成した。
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Contextual Token Rotation Ensembles for Tabular Learning
本論文では、Transformerベースの文脈的トークン表現と、データ適応型かつ相互作用を考慮した特徴量回転を統合することで、アンサンブルの多様性と堅牢性を高め、特に高次元かつ不均衡なデータセットにおいて古典的な手法を凌駕する、新しい表形式学習フレームワークであるContextual Token Rotation Ensembles (CTRE) を提案する。
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Solving the flexible job-shop scheduling problem based on the hierarchical collaborative evolution multi-objective artificial raindrop algorithm
本論文は、ラテン超立方体サンプリング、特化した探索戦略を持つ分割サブポピュレーション、および適応的なフローファクター更新メカニズムを統合することで、柔軟なジョブショップ・スケジューリング問題におけるメイクスパン、エネルギー消費量、およびコストを効果的に最適化する、階層的共進化多目的人工雨滴アルゴリズム（HCMOARA）を提案する。
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Strategic Mapping of University Research Portfolios Using NLP and Machine Learning: An Integrated Analysis of Research Projects
本研究は、自然言語処理（NLP）、次元削減、およびクラスタリングアルゴリズムを活用して大学の研究ポートフォリオを分析する統合的な機械学習フレームワークを提示しており、工学・自然科学部が予算を支配していることを明らかにするとともに、33.4%の高リスクなプロジェクト・プロファイルと並んで、戦略的再編に向けた重要な機会を特定している。
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Beyond Pheromones: Exploiting Edge Frequency and Quality for Intelligent TSP Optimization
本論文は、対称巡回セールスマン問題を解くためのアントコロニー最適化アルゴニアリズムの性能とロバスト性を大幅に向上させるために、活用されていないエッジの頻度および品質情報を利用したBEFRAおよびBEQRAを含む4つの新しいヒューリスティック手法を提案する。
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Hybrid LSTM–LightGBM Model for Multiclass DDoS Attack Detection in 5G and IoT Networks
本論文は、SHAPによって強化されたハイブリッドLSTM–LightGBMフレームワークを提案し、5GおよびIoTネットワークにおける解釈可能かつリアルタイムなマルチクラスDDoS攻撃検出を実現しており、CICIDS2017、CIC-DIAD2024、およびCICIoT2023のデータセットにおいて優れた精度と堅牢性を実証している。